A ideia subjacente a este estudo é que em uma rede organizada com uma determinada arquitetura (por exemplo, uma rede em estrela) e sob condições adequadas, o (s) nó (s) com o maior número de conexões (parte superior) desenvolvem espontaneamente uma atividade mais complexa do que aqueles com apenas algumas ou apenas uma conexão (parte inferior). Aqui, um exemplo envolvendo osciladores eletrônicos é mostrado. Crédito:Ludovico Minati
Cientistas do Instituto de Tecnologia de Tóquio descobriram alguns novos aspectos de como as conexões em redes podem influenciar seu comportamento ao longo do tempo. Usualmente, elementos de rede com muitas conexões geram atividades mais complexas do que outros, mas esse efeito pode ser invertido se as conexões forem excessivamente fortes. Em contraste, em casos como neurônios, que se comportam de forma aparentemente aleatória quando por si só, a conectividade pode resultar em padrões mais regulares e previsíveis.
É comum encontrar exemplos de como pessoas com muitas conexões - sociais ou profissionais - tendem a ter uma vida diária bastante turbulenta e imprevisível em comparação com aquelas com menos relacionamentos, que costumam seguir rotinas mais regulares. Esta diferença é particularmente evidente quando indivíduos ou comunidades específicas são comparadas, como gerentes de topo versus operativos, ou pessoas que vivem em uma metrópole versus pessoas que vivem no campo.
Isso pode ser estendido para redes naturais e projetadas de elementos de interação - de neurônios a osciladores acoplados e terminais sem fio - onde os "nós" (os elementos de rede onde as conexões se entrelaçam) com mais conexões tendem a ter uma dinâmica mais rica (atividade que se desdobra ao longo do tempo) . Compreender os meandros das redes dentro de um sistema pode nos dar uma visão holística desse sistema, que é útil em biologia e engenharia.
Em um estudo publicado na revista Acesso IEEE , pesquisadores no Japão e na Itália estudaram, usando métodos teóricos e experimentais, a dinâmica das redes em vários sistemas naturais e de engenharia. Esta pesquisa foi o resultado de uma colaboração entre cientistas do Instituto de Tecnologia de Tóquio (Tokyo Tech), em parte financiado pela World Research Hub Initiative, e as Universidades de Catania, Palermo, e Trento na Itália.
Resultados de simulações numéricas mostrando a relação entre o número de conexões (diâmetros dos círculos) e a complexidade da atividade (matiz azul-vermelho). Em redes sem escala, alguns nós "hub" têm desproporcionalmente muitas conexões:esses nós geralmente geram padrões de atividade mais ricos do que os outros, mas o efeito pode ser perdido ou mesmo invertido se cada conexão, ou acoplamento, torna-se muito intenso (esquerda). Em redes totalmente aleatórias, o número de conexões é distribuído de maneira mais uniforme, portanto, essa relação não é observada facilmente (direita). Crédito:Ludovico Minati
A equipe de pesquisa começou analisando cenários puramente matemáticos. Primeiro, eles simularam redes elementares em forma de estrela, onde a maioria dos nós (chamados de "folhas") tem uma única conexão com um nó central (chamado de "hub"); cada nó consistia em um sistema denominado Rössler, que é um elegante conjunto de equações capaz de gerar comportamentos bastante intrincados. Ficou evidente que os hubs nessas redes quase sempre exibem um comportamento mais complicado do que as folhas, porque eles são influenciados por muitos nós diferentes ao mesmo tempo. Mas, se as conexões entre os nós forem muito fortes, suas saídas tornam-se rigidamente ligadas umas às outras e essa relação é perdida, ao passo que se eles forem muito fracos, o efeito desaparece.
Interessantemente, esse fenômeno também foi verificado em uma rede física formada por osciladores eletrônicos conectados entre si por meio de resistores (Fig. 1). "Foi bastante surpreendente notar o quão forte é a tendência dos nós de cubo e folha se comportarem de maneira diferente, "explica Assoc. Prof. Hiroyuki Ito, co-autor e chefe do laboratório onde estes conceitos serão aplicados para resolver problemas de sensoriamento no campo da Internet das Coisas (IoT).
Para se aprofundar neste fenômeno, os pesquisadores realizaram simulações numéricas adicionais com redes mais complicadas contendo um número maior de nós e padrões de conexão mais intrincados. Eles descobriram que a relação também geralmente se aplica a tais sistemas, a menos que as conexões individuais sejam muito fortes, Nesse caso, a tendência pode até mudar e fazer com que os nós com menos conexões exibam atividades mais complexas. O motivo dessa inversão ainda não é conhecido, mas pode ser imaginado como os nós altamente conectados tornando-se "paralisados" e o resto "assumindo o controle" (Fig. 2). “Ainda há muito a ser esclarecido sobre como a estrutura e a dinâmica das redes se relacionam, mesmo em casos simples, "diz Assoc. Prof. Mattia Frasca, da Universidade de Catania.
Na natureza, a atividade de elementos individuais, como neurônios, muitas vezes parece dominado pelo ruído, ou "aleatoriedade". Simulações numéricas de uma rede neuronal simples exemplificam como conexões adequadas podem fazer surgir padrões mais previsíveis, como a geração de "bursts" (à esquerda). Em culturas de células crescendo sobre matrizes de eletrodos de registro, neurônios localizados em regiões com alta conectividade geram trens de pico mais previsíveis (direita). Crédito:Ludovico Minati, e Daniel Wagenaar pela microfotografia de cultura
Os cientistas então começaram a investigar um dos tipos mais complicados de redes naturais:as feitas de neurônios. Ao contrário dos sistemas matemáticos ou de engenharia, neurônios vivos isolados são bastante imprevisíveis porque frequentemente estão sujeitos a formas de aleatoriedade ou "ruído". Ao analisar a atividade de neurônios vivos por meio de simulações, bem como medições, os pesquisadores descobriram que uma maior conexão pode ajudá-los a reduzir esse ruído e expressar padrões mais estruturados, em última análise, permitindo que funcionem "de maneira útil". "Estudos anteriores sobre a função cerebral mostram relações semelhantes entre áreas corticais. Acreditamos que uma melhor compreensão desses fenômenos também poderia nos ajudar a melhorar as interfaces cérebro-computador, "acrescenta o Prof. Yasuharu Koike, chefe do laboratório focado em tópicos na interface entre engenharia e biologia.
Este estudo lança luz sobre como o conhecimento das complexidades de um sistema de rede pode ser usado em diferentes campos. Assoc. Prof. Ludovico Minati, autor principal do estudo, fala sobre as implicações do estudo, "Embora seja preciso ter cautela e humildade para não cair em declarações excessivamente generalistas, estudos como este podem exemplificar o valor inspirador potencial da pesquisa multidisciplinar, que pode impactar não apenas a engenharia e a biologia, mas até mesmo os conceitos de gestão. "
